Case Study on the Impact of Cannabis Legalization: Understanding through Canada & the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
This paper elaborates on the complex legalization of marijuana and the impacts on the tourism and hospitality sectors of Canada and the Netherlands. The piece will look at the transition from prohibition to legalization and implications for the development of cannabis-related tourism experiences. In Canada, legalization has fostered numerous kinds of cannabis-related tourism experiences, such as guided tours of producers and visiting retail outlets, which have vigorously impacted market growth and public sentiment. The decriminalization policy and the unique coffee shop culture in the Netherlands have been significantly responsible for shaping the tourist pattern, making it one of the most important models of cannabis tourism. \nThis thesis, aims to examine the impact of cannabis legalization by understanding the case countries through the difference in their path to legalization, understanding the effects of cannabis legalization on society and how it changes the behaviour patterns of the tourists. This research provides insights to hospitality and tourism Industry specialists, business owners, governing bodies. \nThe paper focuses on qualitative research, making it into a case study by critically assessing the figures and patterns of tourist behavior in consumption for a thorough analysis of the economic, social, and regulatory impacts of legalization. The data has been picked from BMJopen, Statista, Prohibition partners etc. The results showed that both countries have benefited greatly in terms of revenue from tourism driven by increased demand in cannabis-related experiences and in search of novelty and authenticity. There remain, however, challenges, more so in robust regulatory frameworks that are going to be put in place to mainstream cannabis tourism in the mainstream market. \nFurther, the thesis also makes a number of regulatory recommendations aimed at allowing the benefits accrued from cannabis tourism and minimizing the various risks associated with it. This includes stringent licensing requirements, zoning laws that are meant to regulate where and the density of cannabis businesses, and even public health campaigns. In this regard, it is helpful to policy makers, industry players, researchers, and significant in contributing to the discourse on whether the legalization of marijuana is beneficial or bad for the tourism and hospitality industries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».